Правительство дает зеленый свет ИТ-решениям с модулем ИИ : мнение эксперта

Правительство обновляет механику отбора особо значимых проектов, реализуемых в рамках индустриальных центров компетенций. Приоритетом становится разработка программного обеспечения с модулем искусственного интеллекта. Его наличие планируется учитывать при отборе особо значимых проектов. Курирует работу индустриальных центров компетенций Заместитель Председателя Правительства РФ — руководитель Аппарата Правительства Дмитрий Григоренко.

Сейчас в рамках индустриальных центров компетенций разрабатываются 26 ИТ-решений с применением технологии искусственного интеллекта. Новое программное обеспечение с ИИ уже внедряется в ключевые отрасли экономики, такие как железнодорожное машиностроение, судостроение, авиация, химия и фармацевтика, металлургия, строительство и другие.

Искусственный интеллект используется в разрабатываемых в рамках ИЦК ИТ-решениях для оптимизации и автоматизации процессов. Например, в программном обеспечении для машиностроения и судостроения ИИ помогает создавать точные цифровые 3D-модели объектов, проводить расчёты и рекомендовать исходя из них наиболее подходящие технические параметры (финальное решение об использовании рекомендаций всегда остаётся за специалистом). Интегрированная в программное обеспечение технология ИИ также используется для выявления потенциальных рисков и возможных дефектов оборудования задолго до возникновения аварийных ситуаций.

«В рамках индустриальных центров компетенций создаются качественные ИТ-решения, которые отвечают современным требованиям российского рынка. Искусственный интеллект — это одна из перспективных технологий, которая становится частью программных комплексов. Мы учитываем это и работаем на опережение — отдаём приоритет ПО нового поколения, а не просто «копиям» зарубежных продуктов», — отметил Заместитель Председателя Правительства РФ — Руководитель Аппарата Правительства Дмитрий Григоренко.

Ряд проектов индустриальных центров компетенций с использованием ИИ уже завершён. Так, например, по заказу ОАО «РЖД» доработан и внедрён программный комплекс для моделирования и прогнозирования пассажиропотоков. С помощью искусственного интеллекта система более точно рассчитывает пассажиропоток и помогает планировать более эффективные транспортные маршруты.

Эксперт кафедры экономики и экономической  безопасности  Среднерусского  института  управления  —  филиала  РАНХиГС  Олег  Кожанчиков рассматривает инициативу правительства по приоритизации ИТ-решений с модулями ИИ в качестве своевременного и стратегически верного шага, который соответствует глобальным трендам технологического развития и отвечает конкретным национально-экономическим задачам.

Эксперт Олег  Кожанчиков выделяет несколько ключевых аспектов, которые заслуживают высокой оценки:

1. Системный и отраслевой подход. Решение не просто поощряет разработку ИИ «вообще», а фокусируется на конкретных, критически важных для экономики отраслях: машиностроение, судостроение, авиация, металлургия и др. Это говорит о прикладном, а не имиджевом подходе. Внедрение ИИ в такие комплексные области, где точность и надежность, приведет к максимальному мультипликативному эффекту для всей экономики. Упоминание 26 разрабатываемых решений демонстрирует, что процесс уже запущен и имеет значительный масштаб.

1. Акцент на суверенитет и инновационность. Ключевой тезис заместителя председателя правительства Д. Григоренко о приоритезе «ПО нового поколения, а не просто „копий“ зарубежных продуктов» крайне важен. Это прямая отсылка к политике импортозамещения и технологического суверенитета. В текущих геополитических условиях развитие собственных компетенций в области ИИ — это не вопрос выгоды, а вопрос национальной безопасности и технологической независимости. Такой подход стимулирует именно создание интеллектуальной собственности, а не зависимость от внешних решений.

1. Прагматичное применение ИИ: ассистирование, а не замещение. Очень грамотно выбран фокус применения искусственного интеллекта:

• Оптимизация и автоматизация процессов: Это сиюминутная выгода — снижение издержек и повышение эффективности.
• Создание цифровых двойников и проведение расчетов: Это повышение качества и точности проектирования, что критично в высокорисковых отраслях.
• Предиктивная аналитика и выявление дефектов: Это переход от реактивного обслуживания («чиним после поломки») к проактивному («предотвращаем поломку»). Это прямой путь к колоссальной экономии ресурсов и повышению безопасности.

Эксперт  отмечает важный нюанс: «финальное решение всегда остаётся за специалистом». Это демонстрирует зрелый взгляд на ИИ как на инструмент, усиливающий человеческую экспертизу (Human-in-the-loop), а не её заменяющию. Это снижает сопротивление внедрению со стороны инженеров и повышает общую надежность системы.

1. Демонстрация конкретных результатов. Упоминание о завершенном проекте для ОАО «РЖД» по моделированию пассажиропотоков — это кейс успешного внедрения с измеримым результатом. Более точное планирование маршрутов ведет к оптимизации логистики, снижению затрат и повышению качества услуги для миллионов граждан. Такие точечные успехи являются лучшим доказательством эффективности всей стратегии и создают позитивные прецеденты для других компаний.

Несмотря на очевидные плюсы, для успеха данной стратегии необходимо уделить внимание следующим моментам, подчеркивает эксперт Олег  Кожанчиков:

• Качество данных: Эффективность ИИ напрямую зависит от объема и качества данных для обучения моделей. Необходимо обеспечить отраслевые центры компетенций доступом к релевантным и размеченным данным.
• Развитие кадров: Потребуется постоянная подготовка и переподготовка специалистов двух типов: тех, кто способен разрабатывать и внедрять такие ИИ-модули, и тех, кто будет ими пользоваться — инженеров и технологов на предприятиях.
• Масштабирование: Важно не только создать 26 успешных решений, но и разработать механизмы их тиражирования на другие предприятия внутри отраслей, в том числе на средний и малый бизнес.

Таким образом, отмечает эксперт, обновление механизма отбора проектов с акцентом на искусственный интеллект является признаком зрелой и дальновидной технологической политики. Это не просто дань моде, а осознанное вложение в создание качественных, конкурентноспособных и, что наиболее важно, суверенных технологий для базовых отраслей промышленности. Данный подход позиционирует Россию в числе стран, активно использующих ИИ для реальной модернизации экономики, а не только для создания потребительских сервисов.

Реализация этой стратегии под кураторством высокого уровня свидетельствует о ее приоритетности для государства, что вселяет уверенность в ее долгосрочности и успехе.